一种基于神经网络模型的电站水位过程预测方法及设备
基本信息
| 申请号 | CN202110589919.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113256005A | 公开（公告）日 | 2021-08-13 |
| 申请公布号 | CN113256005A | 申请公布日 | 2021-08-13 |
| 分类号 | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08;G06N3/04 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 何滔;汪文元;王孝群;龙岩;汪广明;卢玉龙;李理想 | 申请（专利权）人 | 国能大渡河沙坪发电有限公司 |
| 代理机构 | 北京市盛峰律师事务所 | 代理人 | 于国富 |
| 地址 | 614300 四川省乐山市峨边县沙坪镇景阳路94号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及河道型水库水量平衡计算领域，公开了一种基于神经网络模型的电站水位过程预测方法及设备，包括将上游电站出库流量到下游电站入库流量的径流演进时间作为下游电站入库流量的预测时长；将上一个预测时长内的电站运行数据作为一组输入变量序列输入BP神经网络模型，BP神经网络模型输出下一个预测时长内的下游电站的坝前预测水位，对BP神经网络模型进行训练；将电站当前运行数据输入至已训练完成的BP神经网络模型中，利用BP神经网络模型输出电站水位过程预测结果。本发明避免了直接采用静态曲线而导致的误差，不受静态曲线变化的影响，提高了水位计算速度和计算精度，预测结果相比于传统水量平衡模型精度更高。 |
